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基于IFM模型的数字图书馆建设研究李茜华曹倩王鑫[摘要]现代数字图书馆致力于充分利用大数据资源不断增强信息资源使用者同图书馆提供的服务之间的契合度。本文介绍了采用大数据建模手段建立的一个包括当下读者信息使用意向、图书馆信息资源应用及读者后期使用信息资源情况概览的信息反馈管理（IFM）模型通过建立模型提高读者和图书馆提供的信息资源之间的匹配度进一步提升读者信息资源的使用效率和使用满意度。[关键词]大数据;信息资源;读者服务;IFM模型doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2020.12.085[中图分类号]G253[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2020）12-0-020引言随着网络技术和计算机技术的发展数字时代已然来临改变了人们的工作及生活方式。处于无所不在的数字环境中几乎所有做过的事情都会留下数字痕迹。对于绝大多数的信息资源使用者来说这些人类行为产生的数据尚未被开发提炼加工无法直接获取利用。大数据的概念是一种既利用传统数据又运用新兴大规模数据以提升人们娱乐、工作、生活体验水平的数据革命。事实上科学家已经着手研究如何驾驭大数据建设更智慧的数字环境大数据技术的出现促进了数字信息化实现。对于高校图书馆来说大数据技术带来了前所未有的机遇帮助高校图书馆从业人员完善读者服务更好地把握读者的需求全面且精准地提升了高校图书馆的读者服务质量提高了为读者提供个性化信息资源的综合实力。从根本上说图书馆对读者信息需求的兴趣、专业背景、获取及使用信息的能力了解和回应得越多读者就越可能更好地获取满足他们需求的信息资源。通过建立基于大数据技术的模型利用模型的优势建立良好的组织并整合相关信息资源一方面能够帮助读者选择适合自身需求的信息资源;另一方面能够协助图书馆工作人员整合馆藏信息资源更大限度地满足读者获取信息的需要。IFM模型正是基于这种需求建立的众多基于大数据技术的模型之一。1IFM模型介绍IFM（InformationFeedbackManagement信息反馈管理）指系统性地收集、分析、合并并使用各种反馈信息提升信息服务水准的过程。IFM是一种集中化采集、管理以及利用组织中所有的反馈信息的系统使机构能够在信息反馈的指导下或自然的互动问题引导下与信息使用者进行全方面交流。这种方法使信息使用者意见的采集、管理和使用变得流水线化使机构的信息資源配置得到优化。IFM系统使高校图书馆将读者反馈的信息同多种多样的信息数据、读者评价、读者调查以及信息统计学和信息计量学结合以增强对信息资源推送、参考咨询系统影响读者信息决策的综合理解。IFM是一种能够帮助图书馆从读者、图书馆员、数据供应商等多渠道实时收集和反馈信息的大数据管理进程可以把读者反馈信息同现有信息资源进行整合使用智能的分析手段将数据转化为可操作信息并把相关信息在正确的时间分享给正确的人以保证其他各方面的跟进工作。换句话说IFM能够收集、统一并管理大量信息源的数据再及时响应反馈数据准确解析出用户特定的信息需求。2IFM模型可行性数据本身并没有使用价值只有把数据当作信息载体精确传达某种信息且告诉人们一些特定行为背后原因时才具有使用价值。正是认识到这一点大数据相关科技公司正在快速地越过由组织被动提供反馈信息的阶段并挖掘非结构化的、未经处理的反馈信息这些信息可以来源于问卷调查、电子邮件、社交媒体网站以及读者的反馈评价等。IFM模型会系统地实时收集和分析多来源的读者反馈数据并致力于使用这些信息提升反应速度、服务质量最终提高信息资源建设质量、提高读者满意度。这些反馈信息来自各种渠道比如参考咨询、网页活动、社交媒体网络以及在线聊天室等。在充分搜集数据信息之后这个过程还应生成简明直观的报告通过分析报告使整个图书馆的从业人员上至馆长办公室下到信息资源采购部都能够充分理解读者的信息需求采取相关行动提高读者满意度。利用IFM系统图书馆能够更加清楚地理解读者对信息资源的需求更加切合实际地满足他们的期望;参考咨询人员能够及时理解读者使用信息的偏好为其提供针对性服务;信息资源的采购部门能够快速获取读者偏好在采购过程中满足读者的需求。IFM系统通过图书馆现有的系统或渠道加强图书馆与读者的互动大大提升读者满意度提高信息资源的采购成功率。因此图书馆可以将读